运行和监控作业 (Run:ai UI)

NVIDIA NGC TensorFlow 容器针对 GPU 加速进行了优化，并包含一组经过验证的库，这些库能够启用和优化 GPU 性能。在此示例中，Run:ai UI 用于提交一个使用 NGC TensorFlow 容器的无人值守 ResNet-50 训练作业。

1. 转到仪表板，然后选择 作业 的下拉菜单。

2. 在页面右上角选择 + 新建作业。

   

3. 在“新建作业”屏幕中，输入所需信息，例如项目名称、作业名称、GPU 数量、镜像名称和命令。然后，选择 提交。

   以下镜像和命令参数用于启动此训练作业

   • 镜像: nvcr.io/nvidia/tensorflow:22.01-tf1-py3

   • 参数: ./nvidia-examples/cnn/resnet.py --layers=50 --precision=fp16 -i 100 -u epoch

   

4. 使用 作业 屏幕监控作业状态。

   

5. 当作业完成时，“状态”应为 成功。